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貿澤電子2025技術創(chuàng)新論壇探討“邊緣AI與機器學習”新紀元

  • 提供超豐富半導體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿澤電子(Mouser Electronics)近日宣布將于5月28-20日舉辦2025貿澤電子技術創(chuàng)新論壇首場活動。本期論壇將深度聚焦“邊緣AI與機器學習”，云集Analog Devices, Amphenol, NXP, Silicon Labs, VICOR等業(yè)界知名廠商及產(chǎn)學研專家陣容，共同解構AI浪潮下企業(yè)數(shù)字化轉型的創(chuàng)新路徑和可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，攜手創(chuàng)造智能化未來。貿澤電子亞太區(qū)市場及商務拓展副總裁田吉平表示：“邊緣AI與機器學習
  • 關鍵字： 貿澤  機器學習  

抖音背后的算法推薦邏輯

  • 推薦算法已并非新生事物，但圍繞它的爭議卻從未間斷。這些爭議包括推薦算法帶來標題黨、低質量、甚至虛假內容以及信息繭房的問題。很多人對推薦算法技術存在誤解，認為算法是給內容打上對應標簽，再給用戶打上對應的屬性，最后通過數(shù)據(jù)運算，把對應標簽的內容推薦給有對應屬性的用戶。實際上，隨著機器學習技術的發(fā)展，抖音的推薦系統(tǒng)已幾乎不依賴對內容或者用戶打標簽，而是通過復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡計算，直接預測每個用戶對每條內容可能產(chǎn)生的互動行為概率。機器學習對推薦算法的主要貢獻在于建立評分系統(tǒng)，在海量算力和海量供給的環(huán)境里，把用戶行為抽
  • 關鍵字： 抖音  算法  機器學習  神經(jīng)網(wǎng)絡  標簽  

ADAS的2035預測：深度整合機器學習、實時數(shù)據(jù)分析和云連接

  • 在越來越嚴格的安全準則和傳感器工程進步的推動下，高級駕駛輔助系統(tǒng)在汽車中的廣泛采用將大大增加 ADAS 傳感器市場，這些進步使 ADAS 成為事實上的標準設備。傳感器在 ADAS 中發(fā)揮著不可或缺的作用，可實現(xiàn)碰撞威懾、車道偏離警報、自適應巡航控制功能、盲點檢測和不同程度的自作等功能。電動機在車輛中的普及和汽車自主性的提高，再加上政府機構要求加強道路保護，正在擴大該行業(yè)的擴張。與此同時，新型傳感技術的較高成本正在激勵其封裝到車輛中，以從規(guī)模經(jīng)濟中受益?？傮w而言，多個技術和監(jiān)管領域的快速變化正在推動 ADA
  • 關鍵字： ADAS  傳感器  機器學習  實時數(shù)據(jù)分析  

什么是生成式人工智能?

  • 生成式人工智能(Generative AI)的使用正迅速擴展到我們的日常生活和商業(yè)領域，并將顯著影響未來社會。本系列將主要通過村田關注的具體應用事例，聊聊生成式人工智能應用的相關話題，特別關注對電子行業(yè)可能產(chǎn)生的影響。01 什么是生成式人工智能(Generative AI)?生成式人工智能是一種擁有能夠自動生成并輸出文本/圖像/音樂等多種形式的數(shù)據(jù)的能力，并且能支援迄今為止由人類承擔的創(chuàng)造性作業(yè)的人工智能。生成式人工智能利用一種”機器學習“——深度學習——從人類準備的文本和圖像等數(shù)據(jù)中提取特征，并能基于這
  • 關鍵字： 生成式人工智能  機器學習  

在低功耗MCU上實現(xiàn)人工智能和機器學習

  • 人工智能（AI）和機器學習（ML）技術不僅正在快速發(fā)展，還逐漸被創(chuàng)新性地應用于低功耗的微控制器（MCU）中，從而實現(xiàn)邊緣AI/ML解決方案。這些MCU是許多嵌入式系統(tǒng)不可或缺的一部分，憑借其成本效益、高能效以及可靠的性能，現(xiàn)在能夠支持AI/ML應用。這種集成化在可穿戴電子產(chǎn)品、智能家居設備和工業(yè)自動化等應用領域中，從AI/ML功能中獲得的效益尤為顯著。具備AI優(yōu)化功能的MCU和TinyML的興起（專注于在小型、低功耗設備上運行ML模型），體現(xiàn)了這一領域的進步。TinyML對于直接在設備上實現(xiàn)智能決策、促進
  • 關鍵字： 低功耗MCU上  機器學習  芯科科技  

一文讀懂｜什么是機器學習

  • 機器學習定義機器學習（Machine Learning）本質上就是讓計算機自己在數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，并根據(jù)所得到的規(guī)律對未來數(shù)據(jù)進行預測。機器學習包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習（Deep Learning）等算法。機器學習的基本思路是模仿人類學習行為的過程，如我們在現(xiàn)實中的新問題一般是通過經(jīng)驗歸納，總結規(guī)律，從而預測未來的過程。機器學習的基本過程如下：機器學習基本過程機器學習發(fā)展簡史從機器學習發(fā)展的過程上來說，其發(fā)展的時間軸如下所示：機器學習發(fā)展歷程從上世紀50年代的圖靈測試提出、塞繆爾
  • 關鍵字： 機器學習  深度學習  神經(jīng)網(wǎng)絡  

ST1VAFE3BX：意法半導體推出首款超低功耗生物傳感器，成為眾多新型應用的核心所在

  • ST最新推出的生物傳感器ST1VAFE3BX將生物電位輸入與意法半導體的加速度計以及機器學習核心相結合并實現(xiàn)同步，從而為下一代需要控制能耗的可穿戴醫(yī)療設備開辟了道路。此外，其小巧的封裝(2mm x 2mm x 0.74mm)有助于降低制造成本和 PCB電路板尺寸。整體設計對電能的需求也更低，系統(tǒng)架構需求的復雜程度也隨之降低。不過，ST1VAFE3BX保留了先前推出的ST1VAFE6AX的有限狀態(tài)機和機器學習核心，確保了能夠在邊緣端提供人工智能。此前在慕尼黑電子展上展示了這款生物傳感器的實際應用，例如，我們
  • 關鍵字： 生物傳感器  機器學習  可穿戴  

設計新的暗物質探測器：機器學習提高量子傳感器對暗物質的靈敏度

  • 如何探測暗物質——一種可能占宇宙中所有物質六分之五的不可見、幾乎無形的物質？暗物質應該就在我們身邊，對正常物質產(chǎn)生微小的影響，但到目前為止，搜索都是空的。但一項新的研究表明， 采用機器學習的策略可以幫助量子傳感器最終追捕它。這種超靈敏傳感器還可能具有其他應用，例如無 GPS 導航、探測地下掩體以及發(fā)現(xiàn) 大爆炸后時刻的時空引力紋波。我們知道暗物質的存在是因為它對星系運動的引力影響。但我們不知道它是由什么組成的，也不知道它如何與構成你或我的日常顆粒相互作用。盡管科學家們已經(jīng)為暗物質的潛在組
  • 關鍵字： 暗物質探測器  機器學習  量子傳感器  暗物質  靈敏度  

一文總結：人工智能、機器學習、深度學習的關鍵技術概念及 Edge AI 的行業(yè)發(fā)展前景

  • 文章 概述本文介紹了人工智能（AI）、 機器學習（ ML）、深度學習（DL）和邊緣人工智能（Edge AI ）的 概念、特性及應用領域 ，詳細闡述了ML的各種 訓練模式 ，包括監(jiān)督式、非監(jiān)督式、半監(jiān)督式、強化學習和自監(jiān)督學習，并介紹了它們在各個領域的應用。最后，文章總結了AI、ML和Edge AI對各行各業(yè)的影響和未來 發(fā)展前景 ，強調它們將不斷推動創(chuàng)新，為全球經(jīng)濟和社會帶來更加智能、便捷的生活方式。人工智
  • 關鍵字： Digikey  人工智能  機器學習  深度學習  

芯片設計僅靠 AI 還不夠，可能需要經(jīng)典搜索和機器學習結合

  • 自1971 年費德里科·法金 （Federico Faggin） 完成第一個商用微處理器 Intel 4004 的草圖以來，芯片設計已經(jīng)取得了長足的進步，當時他只用了直尺和彩色鉛筆。今天的設計人員可以使用大量的軟件工具來規(guī)劃和測試新的集成電路。但是，隨著芯片變得越來越復雜（有些芯片包含數(shù)千億個晶體管），設計人員必須解決的問題也越來越復雜。而這些工具并不總是能勝任這項任務?，F(xiàn)代芯片工程是一個由九個階段組成的迭代過程，從系統(tǒng)規(guī)范到封裝。每個階段都有多個子階段，每個子階段可能需要數(shù)周到數(shù)月的時間，具體取決于問題
  • 關鍵字： 芯片設計  AI  經(jīng)典搜索  機器學習  

貿澤開售適用于AI和機器學習應用的AMD Versal AI Edge VEK280評估套件

  • 專注于引入新品的全球電子元器件和工業(yè)自動化產(chǎn)品授權代理商貿澤電子(Mouser Electronics)即日起供應AMD全新Versal? AI Edge VEK280評估套件。Versal AI Edge VEK280評估套件采用AMD Versal AI Edge VE2802自適應SoC，該系列套件可幫助開發(fā)人員快速迭代其傳感器融合和AI算法，用于工業(yè)、視覺、醫(yī)療保健、汽車和科學領域的機器學習?(ML)?推理應用。AMD?Versal AI Edge VEK280套件支
  • 關鍵字： 貿澤  機器學習  AMD  Versal  

肯睿Cloudera推出全新機器學習項目加速器套件

  • 可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺廠商肯睿Cloudera今日宣布推出六款全新機器學習項目加速器（AMPs），旨在縮短企業(yè)實現(xiàn)AI用例價值的時間。六款新產(chǎn)品可在Cloudera平臺中為企業(yè)提供先進的AI技術和示例，以助力企業(yè)實現(xiàn)AI集成，并取得更有影響力的成果。AMPs是基于機器學習（ML）的端到端項目，可直接通過Cloudera平臺一鍵部署。這六款AMPs融入了行業(yè)領先的實踐，以應對復雜的ML挑戰(zhàn)，無論企業(yè)在何處運行示例或部署數(shù)據(jù)，都可通過工作流程實現(xiàn)無縫銜接。 肯睿Cloudera致力于通過AMPs系列產(chǎn)
  • 關鍵字： 肯睿  Cloudera  機器學習  加速器套件  

基于機器學習的高效嵌入式計算機視覺

  • 作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部主任軟件工程師兼技術推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學習 (ML) 的一個分支，專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設備上。在物聯(lián)網(wǎng)設備上部署 ML 模型有諸多好處，包括減少延遲和保護隱私性，因為所有數(shù)據(jù)都是在端側處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關注，當時，Google 的 TensorFlow 團隊發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1] 
  • 關鍵字： Arm  機器學習  嵌入式  計算機視覺  

恩智浦與NVIDIA合作：將TAO工具套件與eIQ開發(fā)環(huán)境無縫集成，加速人工智能部署！

  • 恩智浦半導體宣布與NVIDIA合作，將NVIDIA經(jīng)過訓練的人工智能模型通過eIQ機器學習開發(fā)環(huán)境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產(chǎn)品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機器學習開發(fā)環(huán)境的集成令業(yè)內振奮，開發(fā)人員能夠在競爭日益激烈的人工智能領域中實現(xiàn)加速開發(fā)。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產(chǎn)品中的半導體供應商，以幫助開發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過訓練的人工智能模型。簡化人工智能模型的訓練和部署是當今人工智能領域開發(fā)人員面臨的重大挑戰(zhàn)之一。為了應對這一挑戰(zhàn)，恩智浦
  • 關鍵字： 機器學習  開發(fā)環(huán)境  模型  部署  

機器學習常用術語匯總 (中英對照）

  • 剛接觸機器學習框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術語詞匯表，一定是你必不可少的入門資料！本術語表列出了基本的機器學習術語和 TensorFlow 專用術語的定義，希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內容，輕松打開機器學習世界的大門。機器學習術語表地址： https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測試 (A/B testing)一種統(tǒng)計方法，用于將兩種或多種技
  • 關鍵字： 機器學習  
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機器學習介紹

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